Prof. Dr. Wolfgang Hartl
Dr. Andreas Bender, Dr. Mona Niethammer
2024-12-05
Einleitung
Datenüberblick
Methodik
Ergebnisse
Fazit
Verteilung der Confounders
Datenvorverarbeitung:
Statistische Modelle:
Cox-Proportional-Hazards-Modell
Verwendung für:
Hazard Function
Das Cox-Modell definiert die Hazard-Funktion \(h(t|X)\), welche das unmittelbare Risiko eines Ereignisses zum Zeitpunkt \(t\) für eine Person mit Kovariaten \(X\) darstellt:
\[ h(t|X) = h_0(t) \cdot \exp(\beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \cdots + \beta_p X_p) \]
Dabei gilt:
Ergebnisse
Ergebnisse
Subgruppe: Weibliche Patienten.
Ergebnisse:
Interpretation:
[1] Bender, Ralf, Thomas Augustin, and Maria Blettner. “Generating survival times to simulate Cox proportional hazards models.” Statistics in medicine 24.11 (2005): 1713-1723.
[2] Kauermann, Göran. “Penalized spline smoothing in multivariable survival models with varying coefficients.” Computational statistics & data analysis 49.1 (2005): 169-186.
[3] Kotani, Yuki, et al. “Propofol and survival: an updated meta-analysis of randomized clinical trials.” Critical care 27.1 (2023): 139.
[4] Vanlersberghe, C., and Frederic Camu. “Propofol.” Modern Anesthetics (2008): 227-252.